यह शोधपत्र गतिशील रूप से अनुकूली MCTS-आधारित तर्क (DAMR) का प्रस्ताव करता है, जो ज्ञान ग्राफ़ प्रश्नोत्तर (KGQA) के लिए एक नवीन ढाँचा है। DAMR, स्थिर पथ निष्कर्षण, संदर्भगत जागरूकता का अभाव, उच्च गणना लागत और कम सटीकता वाले पथ मूल्यांकन सहित मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए मोंटे कार्लो ट्री सर्च (MCTS)-आधारित प्रतीकात्मक खोज को अनुकूली पथ मूल्यांकन के साथ एकीकृत करता है। यह खोज क्षेत्र को कम करने के लिए एक LLM-आधारित प्लानर का उपयोग करता है और एक हल्के ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित स्कोरर का उपयोग करके प्रश्न और संबंध अनुक्रमों को सह-एन्कोडिंग करके संदर्भ-जागरूक संभावना अनुमान लगाता है। इसके अलावा, यह एक गतिशील छद्म पथ शोधन तंत्र के माध्यम से उच्च-गुणवत्ता वाले पर्यवेक्षण डेटा की कमी को कम करता है। DAMR कई KGQA बेंचमार्क पर मौजूदा अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
